I. Giới thiệu về đồ án tốt nghiệp
Đồ án tốt nghiệp với đề tài 'Thiết kế và thi công hệ thống phân loại sản phẩm theo khối lượng' được thực hiện bởi sinh viên Phạm Văn Dũng và Đoàn Duy Tân dưới sự hướng dẫn của giảng viên Nguyễn Đình Phú. Đề tài tập trung vào việc thiết kế hệ thống và thi công hệ thống tự động phân loại sản phẩm dựa trên khối lượng sản phẩm. Hệ thống sử dụng các công nghệ hiện đại như Arduino Mega2560, ESP32, và máy in TIJ để đạt được độ chính xác cao trong quá trình phân loại. Mục tiêu của đề tài là tối ưu hóa quy trình sản xuất, nâng cao chất lượng và hiệu quả trong quản lý sản phẩm.
1.1 Mục tiêu của đồ án
Mục tiêu chính của đồ án tốt nghiệp là thiết kế hệ thống và thi công hệ thống phân loại sản phẩm theo khối lượng sản phẩm. Hệ thống sử dụng Arduino Mega2560 để xử lý tín hiệu từ loadcell, phân loại sản phẩm đạt và không đạt yêu cầu. Thông tin về sản phẩm được hiển thị trên LCD, led 7 đoạn, và website. Đề tài cũng hướng đến việc ứng dụng công nghệ thông tin để quản lý dữ liệu và tối ưu hóa quy trình sản xuất.
1.2 Nội dung nghiên cứu
Nội dung nghiên cứu bao gồm việc tìm hiểu và lập trình Arduino Mega2560, ESP32, và máy in TIJ. Các bước thực hiện bao gồm thiết kế băng tải, xử lý tín hiệu từ loadcell, lập trình phân loại sản phẩm, và xây dựng giao diện website để hiển thị thông tin. Quá trình nghiên cứu cũng tập trung vào việc khảo sát và điều chỉnh hệ thống để đảm bảo độ chính xác và hiệu quả.
II. Thiết kế hệ thống phân loại sản phẩm
Thiết kế hệ thống phân loại sản phẩm theo khối lượng sản phẩm là trọng tâm của đề tài. Hệ thống bao gồm các thành phần chính như Arduino Mega2560, ESP32, loadcell, máy in TIJ, và các module hiển thị. Loadcell được sử dụng để đo khối lượng sản phẩm, tín hiệu từ loadcell được xử lý bởi Arduino để phân loại sản phẩm đạt và không đạt yêu cầu. Thông tin về sản phẩm được hiển thị trên LCD, led 7 đoạn, và website. Hệ thống cũng tích hợp máy in TIJ để in thông tin lên sản phẩm đạt chuẩn.
2.1 Các thành phần chính của hệ thống
Hệ thống bao gồm các thành phần chính như Arduino Mega2560, ESP32, loadcell, máy in TIJ, LCD, led 7 đoạn, và băng tải. Arduino Mega2560 đóng vai trò là bộ xử lý trung tâm, nhận tín hiệu từ loadcell và điều khiển các thiết bị ngoại vi. ESP32 được sử dụng để kết nối hệ thống với website thông qua Firebase. Máy in TIJ được tích hợp để in thông tin lên sản phẩm đạt chuẩn.
2.2 Quy trình thiết kế
Quy trình thiết kế hệ thống bao gồm các bước: thiết kế sơ đồ khối, tính toán và thiết kế mạch điện, lập trình điều khiển, và tích hợp các thành phần. Arduino Mega2560 được lập trình để xử lý tín hiệu từ loadcell, điều khiển servo để phân loại sản phẩm, và giao tiếp với máy in TIJ qua chuẩn RS232. ESP32 được lập trình để đẩy dữ liệu lên Firebase và hiển thị thông tin trên website.
III. Thi công hệ thống phân loại sản phẩm
Thi công hệ thống là giai đoạn quan trọng để biến các thiết kế thành hiện thực. Quá trình thi công bao gồm việc lắp ráp các thành phần như Arduino Mega2560, ESP32, loadcell, máy in TIJ, và các module hiển thị. Băng tải được thiết kế để vận chuyển sản phẩm qua loadcell để đo khối lượng. Servo được sử dụng để phân loại sản phẩm đạt và không đạt yêu cầu. Máy in TIJ được lắp đặt để in thông tin lên sản phẩm đạt chuẩn. Hệ thống được kiểm tra và hiệu chỉnh để đảm bảo độ chính xác và hiệu quả.
3.1 Lắp ráp và kiểm tra hệ thống
Quá trình lắp ráp bao gồm việc kết nối Arduino Mega2560 với loadcell, servo, LCD, led 7 đoạn, và máy in TIJ. ESP32 được kết nối với Arduino để đẩy dữ liệu lên Firebase. Hệ thống được kiểm tra từng bước để đảm bảo các thành phần hoạt động chính xác. Loadcell được hiệu chỉnh để đo khối lượng sản phẩm với độ chính xác cao. Servo được điều chỉnh để phân loại sản phẩm đạt và không đạt yêu cầu.
3.2 Đánh giá hiệu quả hệ thống
Hệ thống được đánh giá dựa trên độ chính xác trong việc phân loại sản phẩm và hiệu quả trong quá trình vận hành. Kết quả thực nghiệm cho thấy hệ thống có thể phân loại sản phẩm với độ chính xác cao, thông tin về sản phẩm được hiển thị rõ ràng trên LCD, led 7 đoạn, và website. Máy in TIJ hoạt động ổn định, in thông tin lên sản phẩm đạt chuẩn một cách chính xác.
IV. Ứng dụng và hướng phát triển
Hệ thống phân loại sản phẩm theo khối lượng có nhiều ứng dụng trong các nhà máy sản xuất, đặc biệt là trong các ngành công nghiệp thực phẩm và dược phẩm. Hệ thống giúp tăng hiệu suất, giảm thiểu sai sót, và nâng cao chất lượng sản phẩm. Trong tương lai, hệ thống có thể được phát triển thêm bằng cách tích hợp các công nghệ mới như AI và IoT để tăng cường khả năng tự động hóa và quản lý dữ liệu.
4.1 Ứng dụng thực tế
Hệ thống có thể được ứng dụng trong các nhà máy sản xuất để phân loại sản phẩm theo khối lượng sản phẩm. Điều này giúp tăng hiệu suất và độ chính xác trong quá trình sản xuất, đồng thời giảm thiểu sai sót do yếu tố con người. Hệ thống cũng có thể được tích hợp vào các dây chuyền sản xuất tự động để tối ưu hóa quy trình sản xuất và quản lý sản phẩm.
4.2 Hướng phát triển
Trong tương lai, hệ thống có thể được phát triển thêm bằng cách tích hợp các công nghệ mới như AI để nâng cao khả năng phân loại và IoT để quản lý dữ liệu từ xa. Hệ thống cũng có thể được mở rộng để phân loại sản phẩm dựa trên nhiều tiêu chí khác nhau như kích thước, màu sắc, và chất lượng. Điều này sẽ giúp hệ thống trở nên linh hoạt và hiệu quả hơn trong các ứng dụng thực tế.
